⭐️ 核心价值2：跨平台身份解析与统一事实源
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转化提升测试 – 目标是回答：”广告到底额外带来了多少次转化或购买，这些转化在没有广告时本不会发生？” -
搜索提升测试 – 目标是回答：”广告是否显著改变了用户的搜索行为（如对品牌词、品类词的搜索）？” -
品牌提升测试 – 目标是回答：”广告对品牌认知、好感度、购买意向等长期指标的影响有多大？”
出海游戏公司 “Brand X ” 的增长团队面临着典型的增长瓶颈：
一方面，主力买量渠道的 CPA 连续上升，流量红利见顶；另一方面，团队虽然意识到需要拓展YouTube视频广告以获取新客，但受限于Last-click归因逻辑，YouTube在报表上的ROAS偏低。
相关部门基于降本增效的原则，多次驳回了这一预算申请。这也是许多企业被传统归因困住、难以发现渠道真实价值的典型场景。
Brand X 技术团队逐步部署了 Server‑side GTM，并结合 BigQuery 搭建了一方数据仓库，将后端的真实付费事件汇总到自有数据资产中，同时通过各平台提供的 Conversion API，将关键转化信号以 server‑to‑server 的方式回传给广告平台。
补齐了因浏览器限制和追踪失败导致的信号缺失，尤其在 iOS 等受限制平台上，转化事件的记录有了明显回补。
因此，在没有调整投放策略的情况下，Brand X 在数据层面“看到了”真实的更低 CPA，提升了数据全面性和决策信心。
针对备受争议的 YouTube 渠道，Brand X 设计并开展了增量实验。
通过对比广告曝光组与对照组用户的搜索行为和转化差异，发现 YouTube 广告虽然直接点击和转化有限，但对购买行为有促进作用。
实验结果同时表明，在停投 YouTube 的情境下，品牌搜索量会出现显著下降，意味着该渠道对用户路径的增量贡献远超传统最后点击归因的反映。
利用这个增量系数调整后的 YouTube ROAS，从财务视角已不再是传统报表中的“亏钱渠道”，而成为带来真实增量效益的部分。
在完成数据补齐和增量校准后，Brand X 利用至少过去2年的多渠道投放和业务数据，搭建基于 MMM 思路的模型。
模型结合投放数据、宏观经济变量、促销节奏等多维度因素，融合增量实验结果作为先验知识，提升了对渠道边际贡献与预算弹性的预测准确度。
同时指出在现有投入水平上，Search 的mROI（边际投资回报率） 略低于视频渠道，存在一定的预算再分配空间。所以Brand X 采取了预算倾斜跳转，将搜索渠道的预算有策略的调拨至 YouTube 视频广告。
在执行这一策略后的第一个季度，Brand X 的整体获客成本(CAC)进一步下降了12%，而在总预算保持不变的前提下，总营收环比增长了14%。
更重要的是，Brand X 内部关于营销预算的认知发生了根本转变：不再单纯依据平台报表否定渠道价值，而是基于一方数据、增量实验和模型输出，科学地将广告支出视作可量化回报的投资组合。
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